[發明專利]一種基于5G網絡能力開放的自適應網絡流量分類方法

在審

• 申請號: 201910579744.6
• 申請日: 2019-06-28
• 公開（公告）號: CN110365603A
• 公開（公告）日: 2019-10-22
• 發明（設計）人: 曲樺;趙季紅;都鵬飛;段喆琳;崔若星;徐陽
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: H04L12/851
• 分類號: H04L12/851;H04L12/26
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 安彥彥

1.一種基于5G網絡能力開放的自適應網絡流量分類方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)采用自適應的滑動窗動態對網絡增量數據進行處理，通過原始滑動窗口數據與增量滑動窗口數據構建整體數據，再對整體數據的特征向量進行提取；

2)將步驟1)提取的各特征向量作為數據樣本，其中，一分部數據樣本已標記網絡流，另一部分數據樣本未標記網絡流，通過已標記數據樣本的已知類別信息計算初始聚類中心以優化k-means算法，得若干k-means中心點，利用各k-means中心點構建初始中心點集合M；

3)利用初始中心點集合M對網絡流進行k-means聚類，得k個簇和k個簇中心點，然后利用k個簇及k個簇中心點根據評價函數得到聚簇結果；

4)統計聚簇已標記網絡流的數目，當聚簇中已標記網絡流的數目小于預設網絡流閾值時，則該聚簇為未知協議簇；當聚簇中已知網絡流的數目大于等于預設網絡流閾值時，則根據最大后驗概率公式計算各類別的已標記網絡流的后驗概率，將最大后驗概率值對應的類別作為該網絡流的類別，實現基于5G網絡能力開放的自適應網絡流量分類。

2.根據權利要求1所述的基于5G網絡能力開放的自適應網絡流量分類方法，其特征在于，步驟1)的具體操作為：

采用自適應滑動窗口動態地對網絡增量數據進行處理，將原始窗口數據與增量窗口數據分別用矩陣為X₁＝[x₁,x₂,…,x_m]及X₂＝[x_m+1,x_m+2,…,x_m+r]，所有數據樣本可表示為X＝[X₁,X₂]，設所有數據樣本的互信息矩陣為S，原始窗口數據的互信息矩陣為S₁，新增窗口數據的互信息矩陣為S₂，則所有數據樣本的互信息矩陣S為：

利用S₁的特征分解將S₁對角化為單位陣，即

然后將S₂投影到由H₁張成的空間，則有

將式(1)和式(2)相加，得：

求得的特征分解，即：

將式(5)帶入式(4)，得：

由式(1)和式(6)，得所有數據樣本的互信息矩陣S的特征分解，由式(2)可知：

其中，B_i∈R^n×k為原始數據的主成分決策矩陣，Λ₁∈R^m×k為選取的前k個特征值組成的矩陣；

根據式(5)求出S₂的特征值Λ₂＝[μ₁,μ₂,…,μ_n]、特征向量P₂＝[β₁,β₂,…,β_n]及其對應的特征向量，根據所述k個特征值和特征向量求得S的特征值為：

其中，m和r分別是歷史數據和新增數據的樣本數量；

S的特征向量：

P＝H₁β_i (9)。

3.根據權利要求1所述的基于5G網絡能力開放的自適應網絡流量分類方法，其特征在于，步驟2)的具體操作為：

將步驟1)得到的各特征向量作為數據樣本，其中，一分部數據樣本已標記網絡流，另一部分數據樣本未標記網絡流；

通過己標記數據樣本的已知類別信息計算初始聚類中心以優化k-means算法；并利用己標記網絡流計算k-means中心點，其中，

其中，每個k-means中心點m_i由屬于類別C_i的已標記網絡流f確定，n_i表示屬于類別C_i的己標記網絡流f的數目，利用各k-means中心點m_i構建初始中心點集合M。